选择性重排FDK算法及其GPU加速优化

作者：张文昆; 闫镔; 蔡爱龙; 魏峰; 邓林; 李磊

来源：CT理论与应用研究, 2015, 24(03): 383-392.

DOI：10.15953/j.1004-4140.2015.24.03.07

• FDK算法
• 选择性重排
• 循环队列
• 图形处理单元并行加速

FDK算法是目前三维图像重建的主流算法,但是传统重排FDK算法存在占用内存量较大、重建效率不高的问题,本文提出一种选择性重排FDK算法。根据重排前后投影数据的结构关系,计算出一轮重排所加载的最少锥形束投影,并使用循环队列对有限帧数的投影进行选择性加载,显著降低了重建对内存的消耗。此外,利用新算法较好的并行性,借助图形处理单元(GPU)对算法进行了硬件加速,大大提升算法的执行效率。为验证算法有效性,对5123规模的仿真数据和实际数据进行重建,在不损失重建精度的前提下,新算法占用内存约为传统算法的1/3或1/5。本文算法对传统重排FDK算法进行了改进,有效降低了计算机内存占用,较好地解决了大规模投影数据重建问题。